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J-GLOBAL ID：201702219693655866   整理番号：17A1286739

動作部分空間と重み付き条件付確率場に基づく行動認識【JST・京大機械翻訳】

Behavior Recognition Based on Action Subspace and Weight Condition Random Field

著者 (7件)： Wang Zhiwen (广西科技大学計算机科学与通信工程学院广西柳州 545006) ,  Jiang Lianyuan (广西科技大学計算机科学与通信工程学院广西柳州 545006;广西信息科学実験中心广西桂林 541004) ,  Wang Yuhang (桂林航天工業学院汽車与交通工程学院广西桂林 541004) ,  Ouyang Hao (广西科技大学計算机科学与通信工程学院广西柳州 545006) ,  Zhang Canlong (广西師范大学計算机科学与信息工程学院广西桂林 541004) ,  Huang Zhenjin (广西科技大学計算机科学与通信工程学院广西柳州 545006;广西信息科学実験中心广西桂林 541004) ,  Wang Pengtao (广西科技大学電气与信息工程学院广西柳州 545006)
資料名： Dianzi Keji Daxue Xuebao  (Dianzi Keji Daxue Xuebao)
巻： 46  号： 2  ページ： 412-418  発行年： 2017年 
JST資料番号： W1475A  ISSN： 1001-0548  CODEN： DKDAEM  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 単眼映像における人間行動認識のために,行動部分空間と重み付き条件付き確率場に基づく行動認識法を提案した。この方法は,特徴抽出に基づくカーネル主成分分析(KPCA)と運動モデル化に基づく重み付き条件付き確率場(WCRF)モデルを結合した。非線形次元縮小行動空間の基本構造を検討し,運動軌跡の射影過程において明確な時間順序を保存し,人体の輪郭データをよりコンパクトに表示し,WCRFは複数の相互作用経路により時系列をモデル化し,情報共有の精度を向上させた。それは,モデルの優位性(例えば,観察の間の独立性を仮定している)を越えて,効果的にオーバーラップの特性と長距離依存性を統合する能力を持っている。実験結果は,提案した行動認識法が時間と領域の内外の人間の挙動を正確に認識できるだけでなく,ノイズと他の因子に対するロバスト性も強いことを示した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 相互作用 ,  雑音 ,  映像 ,  モデリング ,  ロバスト性 ,  射影 ,  情報共有 ,  *特徴抽出
準シソーラス用語： 距離依存性 ,  非線形次元縮小 ,  運動モデル ,  カーネル主成分分析 ,  *行動認識 ,  *条件つき確率場 ,  *部分空間 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： human activities recognizing ,  human silhouette extraction and representation ,  kernel principalcomponent analysis (KPCA) ,  nonlinear dimensionality reduction ,  weighted conditional random field (WCRF)

分類 (1件)： パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 動作部分 ,  条件付確率場 ,  行動認識